1趾浅、項目背景
為通過項目實(shí)戰(zhàn)增加對知識圖譜的認(rèn)識弛作，幾乎找了所有網(wǎng)上的開源項目及視頻實(shí)戰(zhàn)教程涕蜂。
果然，功夫不負(fù)有心人映琳，找到了中科院軟件所劉煥勇老師在github上的開源項目机隙，基于知識圖譜的醫(yī)藥領(lǐng)域問答項目QABasedOnMedicaKnowledgeGraph。
項目地址：https://github.com/liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG
用了兩個晚上搭建了兩套萨西，Mac版與Windows版有鹿，哈哈，運(yùn)行成功；迅４邪稀！
從無到有搭建一個以疾病為中心的一定規(guī)模醫(yī)藥領(lǐng)域知識圖譜源梭，以該知識圖譜完成自動問答與分析服務(wù)娱俺。該項目立足醫(yī)藥領(lǐng)域，以垂直型醫(yī)藥網(wǎng)站為數(shù)據(jù)來源咸产，以疾病為核心，構(gòu)建起一個包含7類規(guī)模為4.4萬的知識實(shí)體仲闽，11類規(guī)模約30萬實(shí)體關(guān)系的知識圖譜脑溢。 本項目將包括以下兩部分的內(nèi)容：
1、基于垂直網(wǎng)站數(shù)據(jù)的醫(yī)藥知識圖譜構(gòu)建
2赖欣、基于醫(yī)藥知識圖譜的自動問答
2屑彻、項目環(huán)境
2.1 windows系統(tǒng)
搭建中間有很多坑，且行且注意顶吮。
配置要求：要求配置neo4j數(shù)據(jù)庫及相應(yīng)的python依賴包社牲。neo4j數(shù)據(jù)庫用戶名密碼記住，并修改相應(yīng)文件悴了。
安裝neo4j搏恤，neo4j 依賴java jdk 1.8版本以上：
java jdk安裝方法可參考：windows系統(tǒng)下安裝JDK8，下載地址：https://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u201-b09/42970487e3af4f5aa5bca3f542482c60/jdk-8u201-windows-x64.exe
安裝neo4j可參考博文：windows安裝neo4j湃交，下載地址：https://go.neo4j.com/download-thanks.html?edition=community&release=3.4.1&flavour=winzip
安裝python可參考：Windows環(huán)境下安裝python2.7
根據(jù)neo4j 安裝時的端口熟空、賬戶、密碼配置設(shè)置設(shè)置項目配置文件：answer_search.py &? build_medicalgraph.py (github下載項目時根據(jù)個人需要也可使用git)
數(shù)據(jù)導(dǎo)入：python build_medicalgraph.py搞莺，導(dǎo)入的數(shù)據(jù)較多息罗，估計需要幾個小時。
python build_medicalgraph.py導(dǎo)入數(shù)據(jù)之前才沧，需要在該文件main函數(shù)中加入：
啟動問答：python chat_graph.py
2.2 Mac系統(tǒng)
mac本身自帶python迈喉、java jdk環(huán)境绍刮，可直接安裝neo4j圖數(shù)據(jù)庫，項目運(yùn)行步驟與windows基本一樣挨摸。
問題解答：
安裝過程中如遇問題可聯(lián)系Wechat: dandan-sbb孩革。
2.3 Neo4j數(shù)據(jù)庫展示
2.4 問答系統(tǒng)運(yùn)行效果
3、項目介紹
該項目的數(shù)據(jù)來自垂直類醫(yī)療網(wǎng)站尋醫(yī)問藥油坝，使用爬蟲腳本data_spider.py嫉戚，以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，構(gòu)建了以疾病為中心的醫(yī)療知識圖譜澈圈，實(shí)體規(guī)模4.4萬彬檀，實(shí)體關(guān)系規(guī)模30萬。schema的設(shè)計根據(jù)所采集的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成瞬女，對網(wǎng)頁的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行xpath解析窍帝。
項目的數(shù)據(jù)存儲采用Neo4j圖數(shù)據(jù)庫，問答系統(tǒng)采用了規(guī)則匹配方式完成诽偷，數(shù)據(jù)操作采用neo4j聲明的cypher坤学。
項目的不足之處在于疾病的引發(fā)原因、預(yù)防等以大段文字返回报慕，這塊可引入事件抽取深浮，可將原因結(jié)構(gòu)化表示出來。
3.1 項目目錄
.
├── README.md
├── __pycache__? ? ? \\編譯結(jié)果保存目錄
│? ├── answer_search.cpython-36.pyc
│? ├── question_classifier.cpython-36.pyc
│? └── question_parser.cpython-36.pyc
├── answer_search.py
├── answer_search.pyc
├── build_medicalgraph.py? ? \\知識圖譜數(shù)據(jù)入庫腳本
├── chatbot_graph.py? ? \\問答程序腳本
├── data
│? └── medicaln.json \\本項目的全部數(shù)據(jù)眠冈，通過build_medicalgraph.py導(dǎo)neo4j
├── dict
│? ├── check.txt? ? \\診斷檢查項目實(shí)體庫
│? ├── deny.txt? ? ? \\否定詞庫
│? ├── department.txt? \\醫(yī)療科目實(shí)體庫
│? ├── disease.txt? ? \\疾病實(shí)體庫
│? ├── drug.txt? ? ? \\藥品實(shí)體庫
│? ├── food.txt? ? ? \\食物實(shí)體庫
│? ├── producer.txt? ? \\在售藥品庫
│? └── symptom.txt? ? \\疾病癥狀實(shí)體庫
├── document
│? ├── chat1.png? ? \\系統(tǒng)運(yùn)行問答截圖01
│? ├── chat2.png? ? ? \\系統(tǒng)運(yùn)行問答截圖01
│? ├── kg_route.png? ? \\知識圖譜構(gòu)建框架
│? ├── qa_route.png? ? \\問答系統(tǒng)框架圖
├── img? ? \\README.md中的所用圖片
│? ├── chat1.png
│? ├── chat2.png
│? ├── graph_summary.png
│? ├── kg_route.png
│? └── qa_route.png
├── prepare_data
│? ├── build_data.py? ? \\數(shù)據(jù)庫操作腳本
│? ├── data_spider.py? ? \\網(wǎng)絡(luò)資訊采集腳本
│? └── max_cut.py? ? ? \\基于詞典的最大向前/向后腳本
├── question_classifier.py? ? \\問句類型分類腳本
├── question_classifier.pyc? ?
├── question_parser.py? ? \\問句解析腳本
├── question_parser.pyc
3.2 知識圖譜的實(shí)體類型
3.3 知識圖譜的實(shí)體關(guān)系類型
3.4 知識圖譜的屬性類型
3.5 問答項目實(shí)現(xiàn)原理
本項目的問答系統(tǒng)完全基于規(guī)則匹配實(shí)現(xiàn)飞苇，通過關(guān)鍵詞匹配，對問句進(jìn)行分類蜗顽，醫(yī)療問題本身屬于封閉域類場景布卡，對領(lǐng)域問題進(jìn)行窮舉并分類，然后使用cypher的match去匹配查找neo4j雇盖，根據(jù)返回數(shù)據(jù)組裝問句回答忿等，最后返回結(jié)果。
問句中的關(guān)鍵詞匹配：
根據(jù)匹配到的關(guān)鍵詞分類問句
問句解析
查找相關(guān)數(shù)據(jù)
根據(jù)返回的數(shù)據(jù)組裝回答
3.6 問答系統(tǒng)支持的問答類型
4崔挖、項目總結(jié)
基于規(guī)則的問答系統(tǒng)沒有復(fù)雜的算法贸街，一般采用模板匹配的方式尋找匹配度最高的答案，回答結(jié)果依賴于問句類型狸相、模板語料庫的覆蓋全面性匾浪，面對已知的問題，可以給出合適的答案卷哩，對于模板匹配不到的問題或問句類型蛋辈，經(jīng)常遇到的有三種回答方式：
1、給出一個無厘頭的答案；
2冷溶、婉轉(zhuǎn)的回答不知道渐白，提示用戶換種方式去問舞吭；
3拄踪、轉(zhuǎn)移話題，回避問題再榄；
例如苗胀，本項目中采用了婉轉(zhuǎn)的方式回答不知道：
基于知識圖譜的問答系統(tǒng)的主要特征是知識圖譜襟诸，系統(tǒng)依賴一個或多個領(lǐng)域的實(shí)體，并基于圖譜進(jìn)行推理或演繹基协，深度回答用戶的問題歌亲，基于知識圖譜的問答系統(tǒng)更擅長回答知識性問題，與基于模板的聊天機(jī)器人有所不同的是它更直接澜驮、直觀的給用戶答案陷揪。對于不能回答、或不知道的問題杂穷，一般直接返回失敗悍缠，而不是轉(zhuǎn)移話題避免尷尬。
整個問答系統(tǒng)的優(yōu)劣依賴于知識圖譜中知識的數(shù)量與質(zhì)量耐量。也算是利弊共存吧飞蚓！知識圖譜圖譜具有良好的可擴(kuò)展性，擴(kuò)展了知識圖譜也就是擴(kuò)展了問答系統(tǒng)的知識庫廊蜒。如果問句在射程范圍內(nèi)趴拧，可輕松回答，但如果不幸脫靶劲藐，則體驗(yàn)大打折扣八堡。
從知識圖譜的角度分析樟凄，大多數(shù)知識圖譜規(guī)模不足聘芜，主要原因還是數(shù)據(jù)來源以及技術(shù)上知識的抽取與推理困難。
